ПРИМЕНЕНИЕ ИСКУССТВЕННОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ НЕОКОГНИТРОН ДЛЯ РАСПОЗНАВАНИЯ ГОСУДАРСТВЕННЫХ РЕГИСТРАЦИОННЫХ ЗНАКОВ
Представлена реализация искусственной нейронной сети неокогнитрон и проведено сравнение с другими нейронными сетями. Исследования показали высокую устойчивость сети к шумам, сдвигу и повороту в сопоставлении с другими нейронными сетями.
Авторы
Тэги
Тематические рубрики
Предметные рубрики
В этом же номере:
Резюме по документу**
Т а с с о в
ПРИМЕНЕНИЕ ИСКУССТВЕННОЙ
НЕЙРОННОЙ СЕТИ НЕОКОГНИТРОН
ДЛЯ РАСПОЗНАВАНИЯ ГОСУДАРСТВЕННЫХ
РЕГИСТРАЦИОННЫХ ЗНАКОВ
Представлена реализация искусственной нейронной сети неокогнитрон
и проведено сравнение с другими нейронными сетями. <...> Исследования
показали высокую устойчивость сети к шумам, сдвигу и
повороту в сопоставлении с другими нейронными сетями. <...> В существующих системах идентификации транспортных средств
(СИТС) используются искусственные нейронные сети (ИНС) типа
персептрон для распознавания символов государственных регистрационных
знаков (ГРЗ) [1]. <...> Изображение подается на вход ИНС персептрон
в бинаризированном виде. <...> В идеальных условиях видеофиксации
(хорошее освещение, чистый, без повреждений и искажений ГРЗ) при
бинаризации персептроном удается распознавать примерно 96 % ГРЗ. <...> В целях повышения качества распознавания предлагается
использовать одну из модификаций ИНС — неокогнитрон [2],
для которого не требуется бинаризировать изображение. <...> В процессе работы создана программа для исследования различных
ИНС, с помощью которой проведена оценка производительности
сетей. <...> В целях апробации методов распознавания ГРЗ на основе
неокогнитрона разработан и реализован на языке C++ программноаппаратный
комплекс, показавший принципиальную работоспособность
метода. <...> Программа состоит из четырех модулей: пользовательский интерфейс;
система распознавания (RecognizeSystem); процессор кадров
(FrameProcessor); распознаватель номеров (NumberRecognizer). <...> В процессор кадров входят класс чтения видеопотока InputAVI
и класс детектирования номеров NumberDetector. <...> Детектор
номеров построен на алгоритме поиска белой точки
(WhitePointFinder), алгоритме заливки (Filler) и анализаторе полученных
регионов (RegionAnalyzer). <...> Распознаватель номеров включает нейрораспознаватель (NeuroRecognizer),
в котором реализован интерфейс Recognizer. <...> Класс автомобильный номер (CarNumber), используя объект Recognizer,
может распознавать составные части номера: буквы (recognizeLetter)
и цифры <...>
** - вычисляется автоматически, возможны погрешности
Похожие документы: